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Temario del curso

Introducción a los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs)

  • Visión general de los modelos de lenguaje
  • Evolución desde modelos grandes hasta Modelos de Lenguaje Pequeños
  • Arquitectura y diseño de SLMs
  • Ventajas y limitaciones de los SLMs

Fundamentos Técnicos

  • Comprensión de redes neuronales y parámetros
  • Procesos de entrenamiento para SLMs
  • Requisitos de datos y optimización de modelos
  • Métricas de evaluación para modelos de lenguaje

SLMs en el Procesamiento del Lenguaje Natural

  • Generación de texto con SLMs
  • Traducción y localización de idiomas
  • Análisis de sentimientos y clasificación de texto
  • Respuesta a preguntas y chatbots

Aplicaciones del Mundo Real de los SLMs

  • Aplicaciones móviles: Procesamiento de lenguaje en el dispositivo
  • Sistemas embebidos: SLMs en dispositivos IoT
  • IA que preserva la privacidad: Procesamiento local de datos
  • Computación en el borde: SLMs en entornos de baja latencia

Estudios de Caso

  • Análisis de implementaciones exitosas de SLMs
  • Aplicaciones específicas por sector (Salud, Finanzas, etc.)
  • Estudio comparativo: SLMs frente a modelos grandes en producción

Proyecciones Futuras

  • Tendencias de investigación en SLMs
  • Desafíos en la escalabilidad y el despliegue
  • Consideraciones éticas e IA responsable
  • El camino a seguir: SLMs de próxima generación

Talleres Prácticos

  • Construcción de un SLM simple para generación de texto
  • Integración de SLMs en aplicaciones móviles
  • Afinado de SLMs para tareas específicas
  • Análisis de rendimiento e interpretabilidad del modelo

Proyecto Integrador

  • Identificación de un espacio problemático para la aplicación de SLMs
  • Diseño e implementación de una solución basada en SLMs
  • Pruebas e iteración del modelo
  • Presentación del proyecto y sus resultados

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de aprendizaje automático
  • Familiaridad con la programación en Python
  • Conocimiento de redes neuronales y aprendizaje profundo

Público Objetivo

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores de software
  • Entusiastas de la IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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